Titanic: Towards Production Federated Learning with Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
With the recent surge of research interests in Large Language Models (LLMs), a natural question that arises is how pre-trained LLMs can be fine-tuned to tailor to specific needs of enterprises and individual users, while preserving the privacy of data used in the fine-tuning process. On the one hand, sending private data to cloud datacenters for fine-tuning is, without a doubt, unacceptable from a privacy perspective. On the other hand, conventional federated learning requires each client to perform local training, which is not feasible for LLMs with respect to both computation costs and communication overhead, since they involve billions of model parameters. In this paper, we present Titanic, a new distributed training paradigm that allows LLMs to be fine-tuned in a privacy-preserving fashion directly on the client devices where private data is produced, while operating within the resource constraints on computation and communication bandwidth. Titanic first optimally selects a subset of clients with an efficient solution to an integer optimization problem, then partitions an LLM across multiple client devices, and finally fine-tunes the model with no or minimal losses in training performance. A primary focus in the design of Titanic is its feasibility in real-world systems: it is first and foremost designed for production-quality systems, featuring a model-agnostic partitioning mechanism that is fully automated. Our experimental results show that Titanic achieves superior training performance as compared to conventional federated learning, while preserving data privacy and satisfying all constraints on local computation and bandwidth resources.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».